多标签二值化器 - 获得逆变换答案

【问题标题】：Multilabel binarizer - getting the inverse transform多标签二值化器 - 获得逆变换
【发布时间】：2018-05-01 13:43:36
【问题描述】：

我坚持在 scikit-learn 中使用 Multilabel binarizer 和 One-vs-all 分类器。我的挑战是一旦我获得预测，获取原始标签。（我分别训练和腌制了one-vs-rest分类器和矢量化器）

_labels = load_labels()
mlb = MultiLabelBinarizer()
mlb.fit_transform(_labels)
print mlb.classes_ # this prints the binarized labels

_clf,_vect = load_pickle('./pickles')

for q in queries:
    #query vector q
    X = vect.transform([q])            
    res = clf.predict_proba(X)
    print res #[[ 0.00164113  0.00706595  0.00683465 .... 0.00837984]]

    #this is where I am stuck on what to pass into the inverse_transform to obtain
    preds = mlb.inverse_transform(??)
    print preds

提前感谢您的帮助！

【问题讨论】：

inverse_transform 将获取您的标签并将它们转换回具有编码的类。所以inverse_transform 的输出是transform 的输入。 MultilabelBinarizer
@sharatpc，对不起，我有点困惑，因为我的模型之前是经过训练和腌制的，我正在从 csv 和 fit_transform 重新读取标签，我对 @987654327 的输入是什么@?
mlb.fit_transform(_labels) 的输出将是输入
谢谢！那行得通。非常感谢！请作为答案发布，以便我接受

标签： python machine-learning scipy scikit-learn svm

【解决方案1】：

mlb.fit_transform(_labels) 的输出将作为inverse_transform 的输入。

更多信息在这里：Multilabel Binarizer

【讨论】：

嘿！所以当你说解决方案应该是：mlb.inverse_transform(mlb.fit_transform(_labels)) 时，我没有明白。您不希望对预测值（在这种情况下为 res）进行逆变换吗？即-mlb.inverse_transform(mlb.fit_transform(res))？在这种情况下，我的预测值将变成一个无法逆变换的浮点数，那我们该怎么办？？